新手进阶建模（8）数据的预处理 第一部分

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       数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。
       本节先讲数据第一个：数据清洗
数据清洗包括1.缺失值处理    2.异常值处理
& {' ]. B5 M$ ^' V* Z* y  k# t       其中缺失值的处理有3种：不处理（做建模铁定不选），删除(可以考虑)，数据补差（99%的同僚选择）
而补差的方式主要用下面的5类，重点是第五个，插值法
    1. 补插均值/中位数/众数
    2. 使用固定值
    3. 最近邻补插
1 n4 H- d& A- h& k    4. 回归方法
    5. 插值法
插值法又包含好多种：（1）拉格朗日插值法（最容易看的懂的，用的人较多，用错的也多）（2）牛顿插值法（3）Hermite插值 （4）分段插值 （5）样条插值                        （后三种相对用的较少）
% W7 w8 u( X: z+ W: E4 U6 p

（1）拉格朗日插值法（划重点）
% E1 }4 F, h# P- P        其原理百度就是构建一个多项式，这个多项式很厉害，假如说我们的数据是城市里的银行位置坐标，那这个多项式就是一条过所有银行的公路，所以，当我们要问50km外的银行在哪儿时，我们顺着这条路算就可以算出来。当然，算出来的坐标只是一个近似值。（当给出的已知银行坐标点越多，近似误差越小）。
+ \3 O3 X. N# }- \" S       关于拉格朗日多项式的构建原理，这里不说了，百度各种解释，这里只说一下它的优缺点：优点就是过程简单，很容易找到插值，而且还是唯一的。缺点也明显，就是当已知的点很多时候，阶数也会很高，所以不适合插那些百十来个数据点的题。处理十来个的还是很好的。（我个人建议还是用牛顿）
      
4 I1 [) n$ M$ @$ W% r（2）牛顿插值法
        相比较与拉格朗日，其优点是当新增加插值点时，得到的拟合函数变化不大。其原理解释还是看百度或者找老师问吧，我的理解就是从第一个插值点开始修路，每修到一个银行就进行一次校正（高阶差商我的理解），然后这样的话插未知点就准一点。所以用的比较多吧也。
$ q) x5 e. E: }  l% J  l9 `: B9 p       关于其应运代码见附件

) W5 ^) Z1 K( I. n" V
+ M" \( r3 ~  \& G( W' _+ [

huangma

谢谢佬的好资料，谢谢

zhanghongxia81

2336426014 发表于 2018-7-18 18:08
0 ]' x- I0 l. L8 u  X$ w0 X走过路过给个回复，私信我给你免费资源，只求回复，帮我完成工作

谢谢分享
. X8 S+ u9 g: u8 m' `

1436268171

谢谢楼主

灰哀月影

学习一下
; Z5 J6 t# S2 h+ e' K" [

大师笑了

发表回复哈喽哈喽哈喽哈喽哈喽
% f2 v$ p3 M1 \* w4 h

梁胃寒

感谢分享！
  L) m' b& i' N1 r% w

yqg123

发表回复断断续续惺惺惜惺惺

ailbj032306

楼主的帖子怎么样？赶紧hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh试试这里的快速回复给楼主点评论吧

ailbj032306

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